Heterogenous Integration in High Volume: Now and Looking Forward
Notice bibliographique
Résumé
AMD is an industry leader in the use of advanced packaging to enhance its products. Over the past decade, this has included volume production of 2.5D technologies including silicon interposer, organic RDL interposer (FO-RDL), and embedded fan-out bridge (EFB); hybrid bond (SOIC) 3D logic-on-SRAM stacking, and cost-effective chiplet re-use with multi-chip modules. The recently released AMD Instinct MI300 AI chip sets a new standard for what can be achieved from heterogenous integration with 3.5D packaging 3D hybrid bond logic die stacks are connected together and to eight total eight- or twelve-high HBM DRAM stacks using a 2.5D silicon interposer, resulting in a module with massive compute capacity and the near memory capacity and bandwidth needed to support it.This presentation will begin with a brief review of the history of AMDs advanced packaging engagements and the technical incentives for investing in specific technologies. It will then transition into a deeper look at the AI-specific trends that resulted in 3.5D packaging technology. These include compute performance doubling faster than every two years, memory bandwidth doubling every two years, networking bandwidth doubling at only a slightly slower pace, and total power consumption continuing to rise. How heterogenous integration benefits each of these areas will be discussed, along with some of the challenges it introduces. The presentation will conclude with a look at how these trends scale into the future and where AMD is investing its efforts in next-generation technologies. Continuous improvement in 2.5D and 3D capabilities through pitch scaling, increased stacking height, and incorporation of additional features such as high density capacitors remains critical to meet next-generation targets. The evolution of silicon process will also factor into the way next-generation modules are designed, as AI workload power densities strain against the limits of what even advanced liquid cooled thermal solutions can support. The extremely large size of AI modules, their power consumption and growing off-package IO bandwidth requirements necessitate innovations in the rest of the packaging ecosystem as well, as SMT warpage, power delivery, and high-speed IO all have fundamental issues meeting current scaling trends. These challenges ensure there are many important problems for the advanced packaging community to solve in the decade to come.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».